package DianShang_2024.ds_03.extract

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit}

import java.util.Properties

object extract06 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
            6、抽取shtd_store库中order_detail的增量数据进入Hive的ods库中表order_detail，根据ods.order_detail表中create_time作为增
            量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日
            期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.order_detail命令，将结果截图粘贴至客户端桌
            面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下。
     */
    //  准备环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据抽取第六题")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

      //  准备连接mysql的配置
    val mysql_connect=new Properties()
    mysql_connect.setProperty("user","root")
    mysql_connect.setProperty("password","123456")
    mysql_connect.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    spark.sql("use ods03")

    //  拿到hive里面最大的 create_time的值
    val max_time=spark.sql("select max(create_time) from ods03.order_detail ").collect()(0).get(0).toString

    //  sql的方式
     spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_detail",mysql_connect)
       .createOrReplaceTempView("temp01")

    spark.sql(
      s"""
        |insert into ods03.order_detail
        |partition(etl_date="20240101")
        |select * from temp01
        |where create_time > cast('${max_time}' as timestamp)
        |""".stripMargin)

    //  dataframe的方式
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_detail",mysql_connect)
      .where(
        col("create_time") > max_time
      )
      .withColumn("etl_date",lit("20240101"))
      .write.mode("append")
      .format("hive")
      .partitionBy("etl_date")
      .saveAsTable("order_detail")



    //  关闭环境
    spark.close()
  }

}
